Два человека смотрят на аналитику

Что такое дополненная аналитика?

Ваша команда постоянно растет и, возможно, сейчас самыми стремительными темпами. Ваши коллеги по ИТ-отделу могут оценивать инструменты дополненной аналитики как для измерений, так и для монетизации. На данном этапе они стремятся определить требования пользователей, потенциальную ценность решений, а также понять, как данные ускорят рост бизнеса. Однажды получившая титул "инструмента будущего", дополненная аналитика помогает понимать данные, находить ответы и принимать меры с той скоростью, которая так необходима в динамичной и переменчивой цифровой среде.

Понимание дополненной аналитики

Дополненная аналитика помогает преобразовывать большие наборы данных в понятные и компактные выводы благодаря статистическим и лингвистическим технологиям. Сочетание машинного обучения, искусственного интеллекта (ИИ), аналитики данных и аугментации расширяет представление о том, как аналитику можно создавать, потреблять и предоставлять пользователям.

Существуют три ключевые компонента дополненной аналитики, которые появились в 2017 году и которые должен понимать бизнес:

  1. Машинное обучение на основе алгоритмов, которые обучаются на данных без программирования на основе правил.
  2. Генерирование естественного языка (NLG) — преобразование выводов компьютера в понятные людям слова и фразы. Иными словами, объяснение данных доступным языком.
  3. Аналитика автоматизации, которая основана на данных и помогает определять бизнес-стратегию.

Вместе эти три компонента выявляют глубинные закономерности и предоставляют целостную картину того, что ваши необработанные данные и аналитика могут предоставить вашим пользователям, а также как ваша команда может подсказывать бизнесу следующие шаги.

Преимущества дополненной аналитики

Дополненная аналитика кардинально повысила удобство пользователей, максимально эффективно объединив искусственный интеллект и человеческую любознательность. К ее основным преимуществам относятся:

  • Ускоренная подготовка данных. Поскольку дополненная подготовка данных быстрее объединяет данные из разных источников, вы сможете оперативно выявлять повторяющиеся действия, ускорять аналитику и повышать эффективность, чтобы создавать полностью автоматизированные и качественные рекомендации, которые помогут персонализировать работу пользователей.

  • Снижение предвзятости в аналитике. Предвзятость, вызванная неполными наборами данных и нехваткой контекста, только вредит результатам пользователей. Переложив на ИИ анализ, который обычно выполняли средства аналитики данных, вы сократите потенциальную предвзятость за счет использования более широкого спектра данных, имеющих исключительную статистическую значимость.

  • Укрепление доверия. Каждый раз, когда пользователь взаимодействует с данными, он направляет алгоритмы машинного обучения, которые со временем предоставляют все более релевантные и точные рекомендации вашим сотрудникам. Эти предложения помогают завоевать доверие пользователей, они получают более релевантные данные с учетом бизнес-контекста, намерений и многих других факторов. Получая стабильно релевантную аналитику, пользователи начинают доверять вашей стратегии и компании в целом.

  • Повышение грамотности работы с данными. По мере того как вы продолжаете собирать данные, у вашей команды и пользователей появляется возможность извлекать из них пользу. Опираясь на автоматический анализ результатов, пользователи могут легко искать и визуализировать аналитику с минимумом усилий благодаря возросшей грамотности работы с данными. Это укрепит позиции как ваших сотрудников, так и вашей компании, поскольку в коллективе, умеющем грамотно работать с данными, их доступность перестает быть проблемой.

  • Больше времени для ИТ-отдела. Поскольку ИТ-специалистам не придется тратить массу времени на сбор и анализ огромных наборов данных и преобразование их в практически применимую аналитику, у них появится больше времени на бизнес-стратегии и специальные проекты. Это также откроет новые возможности для всего коллектива: сотрудники смогут сами в рамках своих ежедневных обязанностей использовать ресурсы, все более насыщенные данными, не перекладывая эти задачи на специалистов по обработке данных.

Сложности внедрения дополненной аналитики

Организации выходят на новый уровень производительности и управления знаниями благодаря ИИ, машинному обучению, аналитике и платформам бизнес-аналитики (BI). Средства дополненной аналитики помогают компаниям и аналитикам лучше понимать, как меняются потребности пользователей. И хотя у дополненной аналитики множество преимуществ, при ее внедрении вы можете столкнуться с рядом сложностей. Вот несколько препятствий, на которые нужно обратить внимание:

  • Качество обучающих данных. Если аналитические модели не актуальны, аналитика будет бесполезной.

  • Точность и достоверность. Если использовать исчерпывающие наборы достоверных данных и регулярно обновлять модели, пользователи всегда будут уверены, что вы предоставляете им самую актуальную и точную информацию.

  • Релевантность. Отфильтровывать нерелевантные данные трудозатратно и долго. Регулярно тестируйте данные, чтобы предоставлять пользователям только релевантные результаты.

  • Производительность и масштабируемость команды. В зависимости от возможностей платформы и уровня навыков команды, внедрение дополненной аналитики в процессы и волна результатов могут мгновенно снизить производительность.

Интеграция дополненной аналитики для успешного развития бизнеса

И хотя дополненная аналитика уже существовала в той или иной форме в ряде аналитических платформ, компании теперь начинают осознавать, какие преимущества открывает интеграция аналитических выводов в бизнес-процессы. Перейдя от панелей мониторинга к более динамичной интерпретации данных и объяснению их через истории, вы сможете прогнозировать тенденции и планировать наперед, а не просто реагировать на происходящее. Используя средства бизнес-аналитики для получения дополненной аналитики, вы откроете новые способы интерпретации данных. Это не только упростит анализ данных и взвешенное реагирование, но также предоставит вашей компании конкурентное преимущество для принятия более точных решений и увеличения выручки.

Упростить аналитику для пользователей с помощью Microsoft Power BI

Вам предстоит столько всего узнать о своих пользователях. Внедрив автоматизацию, вы сможете использовать аналитику данных, машинное обучение и генерирование естественного языка, чтобы предоставлять пользователям максимальное удобство и полную картину предпочтений и потребностей ваших клиентов.

Предлагая дополненную аналитику Power BI предоставляет отделам ИТ и бизнес-аналитики возможность переориентировать свои процессы на работу с данными, не привлекая специалистов по их обработке. Узнайте, как упростить свои бизнес-процессы: быстрее делать выводы из данных, рассматривать их под разными углами, повышать производительность и процент качественных решений.